资料介绍
一般工件表面瑕疵分类上,较常使用的分类器有贝氏分类器、线性区别函数分类器、最小距离分类器和最邻近区域分类器,但是这些分类器在使用上有一些的限制,致使分类效果具有明显的差别。针对这些不一致性的差别本研究提出了逻辑回归分类树法,并与传统分类器作一探讨。本研究是直接取印刷电路板(PCB)上金手指瑕疵彩色影像的RGB值作为分类资料之特征值。定义的瑕疵类别有刮伤、沾锡、露镍、未镀金四类。经实验结果发现,逻辑回归分类树的分类正确率可达到89.33%,比其它几种分类器的平均正确率56%到80%为佳,且分类决策线相当弹性,对瑕疵类别的分类正确率也具有相当的稳定性,所以运用在分类上可以改善传统分类器的一些缺点,而达到较佳的分类效果。
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